L’intelligence artificielle compte de plus en plus de domaines d’application différents, en particulier dans le domaine de la santé qu’elle est amenée à modifier en profondeur dans les années à venir. L’enjeu de ces solutions ? Accompagner les différents acteurs du système de santé (médecins, industries pharmaceutiques et biotechnologies, personnel de santé) dans l’amélioration de l’efficacité du système de soins.
Le marché de l’intelligence artificielle en santé s’élève en 2020 à 4,9 milliards de dollars, selon le rapport de l’institut ReportLinker. Le même rapport prévoit une croissance du marché de 50% par an pour atteindre 45 milliards de dollars en 2026. Cette hypercroissance du secteur provient en partie de la quantité de solutions innovantes qui émergent chaque année. En effet, le nombre de dirigeants d’entreprises de santé qui sont prêts à investir dans l’IA dans les années à venir s’élève désormais à 75% (source : rapport Pwc sur les industries de santé, mars 2019). Concernant les innovations en IA et santé, notre recensement annuel des startups françaises du secteur comptait en 2019 102 entreprises, contre 191 cette année !
De l’aide au diagnostic à partir d’imagerie médicale au repositionnement médicamenteux, l’intelligence artificielle semble promettre une réelle amélioration du système de santé. Les domaines d’application sont nombreux et couvrent l’intégralité du parcours patient à travers le système de soins:
- Prévention et épidémiologie
- Recherche pharmaceutique et aide à la découverte de nouveaux traitements
- Diagnostic du patient
- Traitement du patient, que ce soit sur l’acte chirurgical, la prescription thérapeutique ou la gestion du handicap
- Parcours patient
- Suivi de l’efficacité du traitement
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Le défis de l’interopérabilité des données
Si la quantité d’innovations dans le domaine de l’IA en santé ne cesse de croître, le niveau d’adoption de ces technologies reste encore relativement peu avancé. Selon une étude de la DGE parue en février 2019, en termes d’adoption de l’IA le secteur de la santé se place en 3e position, derrière les télécommunications et l’industrie manufacturière (poussée par le secteur automobile). Toutefois en termes de quantité d’innovation dans l’IA, la santé se situe en première position. Toute la question va donc être de savoir quand le marché sera prêt à absorber toutes les innovations prometteuses qui apparaissent dans ce secteur.
En effet, les difficultés que rencontrent les entrepreneurs en IA et santé sont encore trop nombreuses : difficulté d’accès aux données et protection de celles-ci, acceptation sociale de l’IA en santé, désorganisation et mauvaise qualité des données de santé, manque de personnel qualifié, manque de clarté réglementaire sur les dispositifs médicaux basés sur l’intelligence artificielle, complexité de l’obtention d’un marquage CE, manque de référentiels et d’outils pour accélérer le travail des entrepreneurs, difficulté d’explicabilité des résultats…
Le principal défi à relever pour pouvoir ancrer les innovations d’intelligence artificielle dans notre système de soins concerne les données de santé. Obtenir des données riches et pouvoir les croiser afin d’appréhender la complexité de certaines maladies reste un frein majeur, soit parce que ces données sont inaccessibles, soit parce qu’elles ne sont pas au bon format. De nombreux progrès restent à faire pour mettre à dispositions des entrepreneurs les bons outils et leur permettre d’avancer.
Par exemple, comme le précise le rapport de l’institut Montaigne sur la e-santé en France, différents acteurs possèdent différentes données mais sans jamais pouvoir les croiser entre elles : l’Assurance maladie a des données sur la facturation mais pas sur la qualité du parcours de soins, les logiciels médicaux ne sont que très rarement interopérables, les données récupérées lors des essais cliniques ne sont pas standardisées… D’autre part, la législation ne permet pas de fusionner facilement des données de santé venant de différents référentiels (imagerie, assurance maladie, compte-rendu médical…). Cette fusion est pourtant nécessaire pour bien appréhender des pathologies qui sont multi factorielles. Il est par exemple interdit d’aller chercher la localisation géographique d’un patient pour comprendre l’impact de son environnement sur l’apparition de la maladie.
Des initiatives prometteuses voient cependant le jour pour faire face à ces obstacles. Pour permettre l’interopérabilité des différents systèmes d’informations qui récupèrent des données exploitables, l’Agence du Numérique en Santé a mis en place le Cadre d’interopérabilité des systèmes d’information en santé, un document de référence qui propose des règles de sémantiques pour que les données puissent être intégrés à différents systèmes grâce à un langage commun. Le « Health Data Hub » annoncé par le gouvernement en 2018 et finalement créé en novembre 2019, pour l’exploitation des données de santé, ou encore la plateforme G_NIUS (pour Guichet National de l’Innovation et des Usages en E-santé), lancée dans le cadre de l’épidémie de Covid-19 par le ministère des solidarités et de la santé, l’Agence du Numérique en Santé et Bpifrance, sont d’autres initiatives pour faciliter l’innovation en santé numérique et IA.
G_NIUS met par exemple à disposition des entrepreneurs des référentiels applicables et des documents pour les aider à sécuriser leurs innovations numériques et à se référencer auprès des différents acteurs. Le CNNUM (Conseil national du numérique) publiait son rapport sur le numérique en santé. Il comprend des recommandations pour aider au déploiement des innovations dans ce secteur. Le rapport propose par exemple d’instaurer un label qui attesterait de la « numéricité » des professionnels de santé, ou d’ouvrir un espace de mise en relation entre entreprises de santé numérique et décideurs publics.
Des acteurs structurés pour positionner la France en leader
Concernant les difficultés relatives aux dispositifs médicaux à base d’intelligence artificielle, Bpifrance a organisé l’Appel à projet « Evaluation du bénéfice médical et/ou économique des dispositifs médicaux à base d’intelligence artificielle » dont l’objectif est de permettre aux projets retenus de démontrer leur utilité et de justifier l’utilisation de ces dispositifs en pratique. Cet appel à projet reste ouvert jusqu’au 1er décembre 2020 à midi.
Malgré les difficultés inhérentes au secteur, l’écosystème entrepreneurial français a fait preuve d’énormément de dynamisme et d’appétence pour l’intelligence artificielle. La France a réussi à se positionner en tant que leader dans le domaine de l’IA, avec 3,1% des startups, se positionnant ainsi au 7e rang mondial (source : « Intelligence artificielle : Etat de l’art et perspectives pour la France »). Ces innovations sont soutenues par l’écosystème d’investisseurs et de pourvoyeurs de financements français.
A titre d’exemple, en 2019, Bpifrance a financé via ses différents outils 368 millions d’euros à destination d’entreprises avec une composante IA, financements qui ont touché 1290 bénéficiaires uniques. Sur ce total, 24 millions ont été financés via les concours iNov et iLab. 220 millions d’euros ont permis de financer des entreprises innovantes, et 55 millions ont été destinés à des projets collaboratifs. Si l’on s’intéresse précisément aux entreprises du secteur de la santé dont la solution repose sur l’IA, Bpifrance a financé ces startups à hauteur de 23 millions d’euros rien qu’en 2019, et 67 millions d’euros depuis 2010.
Concernant les investissements en capital, Bpifrance participé à des tours de tables pour un montant total de 145 millions d’euros sur les 3 dernières années dans ce domaine, avec des participations telles qu’Incepto Medical (IA appliquée à l’imagerie médicale), Byond (IA appliquée à la biologie médicale), ou encore Primaa (IA appliquée aux biopsies de patients atteints de cancers). En complément du financement et de l’investissement, Bpifrance propose également un programme d’accompagnement, assuré par nos équipe au Hub, aux startups qui le souhaitent. Le Hub Healthtech accompagne les startups en santé (dont celle en IA) investies par Bpifrance dans leurs problématiques quotidiennes et leurs enjeux de croissance.
Afin de permettre aux différents acteurs de bien appréhender la diversité de projets en IA et santé qui émergent actuellement en France, la direction de l’Expertise Santé Bpifrance et l’équipe HealthTech de Bpifrance Le Hub et ont réalisé un mapping, mis à jour chaque année, des différentes startups qui travaillent sur ce type de solutions, classées selon leur domaine d’application. Ce mapping n’est pas nécessairement exhaustif, il a davantage pour but d’illustrer la diversité des entreprises françaises créées dans ce domaine, toutefois si un élément important vous semble manquer à l’appel, n’hésitez pas à nous contacter et nous le prendrons en compte dans l’édition suivante !
Les entreprises que nous avons retenues comme proposant une offre d’intelligence artificielle en santé sont celles dont l’algorithme d’IA est central dans la proposition de valeur de l’entreprise et constitue son cœur de métier. Nous avons privilégié les entreprises ayant un lien avec un laboratoire de recherche et breveté leurs algorithmes d’intelligence artificielle, ainsi que celles qui ont un accès privilégié à des données de santé. D’autre part, les entreprises présentes sur ce mapping proposent une solution qui a un impact direct sur la santé du patient ou sur le parcours de soin. Enfin, nous n’avons répertorié que les entreprises innovantes créées après 2010.
Si votre entreprise propose une solution d’intelligence artificielle et n’est pas présente sur ce mapping, n’hésitez pas à la référencer sur ce typeform pour qu’elle apparaisse dans la prochaine édition !
Après une double formation école d’ingénieur en sciences du vivant et business, Mathilde s’est intéressée en particulier aux startups du secteur de la santé et a travaillé avec certaines startups healthtech du portefeuille de Bpifrance. Elle s’intéresse tout particulièrement à l’IA en santé et aux biotechnologies.
7 Responses
En ce qui concerne la santé au travail, l’exploitation des données de santé par des outils d’intelligence artificielle amènera une formidable amélioration de la prévention des risques professionnels : https://www.officiel-prevention.com/dossier/formation/formation-continue-a-la-securite/big-data-intelligence-artificielle-et-sante-au-travail